Le 16 mars 2025
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par Ingrid Fadelli, Tech Xplore
Au cours des dernières décennies, les roboticiens ont introduit une large gamme de systèmes avec des structures corporelles distinctes et des capacités variables. Alors que le nombre de robots développés continue de croître, être capable d'apprendre facilement sur ces nombreux systèmes, leurs caractéristiques uniques, leurs différences et leurs performances sur des tâches spécifiques pourrait s'avérer très précieux.
Des chercheurs de l'Université technique de Munich (TUM) ont récemment créé l'« Arbre des Robots », une nouvelle encyclopédie qui pourrait rendre l'apprentissage des systèmes robotiques existants et leur comparaison nettement plus facile. Leur encyclopédie des robots, introduite dans un article publié dans Nature Machine Intelligence, catégorise les robots en fonction de leur forme physique lors de différentes tâches.
« L'aspiration à des robots intelligents capables de comprendre leur environnement comme nous, êtres humains, le faisons, et d'exécuter des tâches de manière indépendante, existe depuis des siècles », a déclaré Robin Jeanne Kirschner, première auteure de l'article, à Tech Xplore.
« Le développement actif de robots tactiles - des robots capables de comprendre leur environnement à travers la sensation du toucher - a commencé il y a environ 20 ans. Ce parcours a débuté avec la création de systèmes légers équipés de capteurs de couple dans chaque articulation. Depuis lors, nous avons assisté à l'amélioration de la technologie, des meilleurs contrôleurs et de nouveaux schémas de réaction, qui ont permis le développement de systèmes capables d'exécuter des tâches et de percevoir l'environnement en touchant. »
La plupart des normes et approches de classification des robots introduites jusqu'à présent ne tiennent pas compte de la capacité des systèmes à s'adapter à leur environnement et à interagir avec succès avec les objets proches en les touchant. Cette capacité cruciale influence à la fois la sécurité des robots et leurs performances sur des tâches spécifiques, couvrant diverses applications du monde réel.
« Le focus de la classification des systèmes reste séparé en fonction, par exemple, de propriétés mécaniques individuelles, de nouvelles fonctionnalités de contrôleurs et de certifications basées uniquement sur la structure mécanique des systèmes de détection au lieu de leur performance réelle », a déclaré Kirschner. « Cette approche étroite néglige souvent l'interaction des composantes et le but principal d'un dispositif robotique : assister dans l'exécution de tâches, qui demande des capacités spécifiques. »
Pour surmonter les limitations des méthodes de classification des robots existantes, Kirschner et ses collègues ont commencé à tester divers systèmes existants, en se concentrant sur des caractéristiques influençant leur sécurité, telles que leur capacité à détecter le contact avec d'autres objets. Parallèlement, ils ont également mené une analyse approfondie des tâches robotiques, dérivant plusieurs mesures indiquant les capacités des robots au-delà de la sécurité, par exemple, impactant leur capacité à exécuter avec succès des tâches tactiles et à interagir confortablement avec les humains.
« En testant plusieurs manipulateurs de robots, nous avons pu dériver toutes ces mesures et montrer que la forme de contact de ces systèmes varie considérablement, appelant à une classification et une encyclopédie appropriées - l'Arbre des Robots », a déclaré Kirschner.
« Par conséquent, nous avons créé le Centre de Performance et de Sécurité des Robots AI - un laboratoire dédié équipé de dispositifs de mesure avancés pour évaluer la performance des robots. Avec ces ressources, nous visons à faire croître davantage l'Arbre des Robots, une encyclopédie essentielle pour le domaine de la robotique. »
L'encyclopédie de l'Arbre des Robots doit être constamment mise à jour avec le temps, servant en fin de compte de plateforme similaire à Wikipédia contenant des informations sur les robots et leurs capacités. Elle comprend une large gamme d'informations allant des structures corporelles fondamentales des robots aux moteurs et/ou capteurs sur lesquels ils s'appuient et à leurs capacités résultantes, notamment la sensibilité et la fiabilité de leurs interactions physiques (c'est-à-dire la forme tactile) et la précision de leurs mouvements (c'est-à-dire la forme de mouvement).
« Alors que nous avons commencé par analyser et classer des manipulateurs existants utilisant des mesures de forme que nous avons spécifiquement définies pour des applications industrielles, l'encyclopédie doit évoluer pour englober d'autres systèmes robotiques pour des tâches de service, tels que des humanoïdes ou des robots mobiles », a expliqué Kirschner. « Son but est de guider efficacement le développement matériel et logiciel en robotique. »
En contraste avec de nombreuses approches de catégorisation de robots précédemment conçues, l'encyclopédie de l'Arbre des Robots décrit clairement les capacités spécialisées des différents robots. De plus, elle regroupe les robots en trois groupes principaux en fonction de leur aptitude tactile, indiquant ainsi dans quelle mesure ils sont adaptés à l'accomplissement de tâches spécifiques.
'Cette vision fondamentale devrait être intégrée à la conception d'applications, aux efforts de normalisation et au développement futur de la robotique', a déclaré Kirschner. 'En alignant les composants matériels et logiciels pour atteindre des performances optimales pour un processus donné, plutôt que de concevoir des processus pour s'adapter aux contraintes du système, nous pouvons faire progresser la robotique vers de nouveaux niveaux d'efficacité et d'efficience.'
La nouvelle encyclopédie développée par Kirschner et ses collègues pourrait orienter les recherches futures, par exemple, en aidant d'autres informaticiens et roboticiens à identifier les meilleurs systèmes pour tester leurs algorithmes. Pendant ce temps, les chercheurs prévoient de continuer à ajouter des informations à l'Arbre des Robots, y compris d'autres systèmes robotiques et d'autres métriques pertinentes.
'Nous étendons maintenant nos travaux dans plusieurs directions', a ajouté Kirschner. 'Mon objectif est de lier ces découvertes essentielles pour assurer la sécurité humaine dans les collaborations, en mettant l'accent sur les capacités tactiles d'un robot. L'objectif est d'obtenir des applications certifiables sûres avec des systèmes robotiques tactiles. Aux côtés d'autres équipes, nous explorons également comment étendre l'arbre des robots dans d'autres domaines, tels que les systèmes conçus pour des tâches de service et de soins, en incluant, par exemple, des systèmes humanoïdes.'
Plus d'informations:
Robin Jeanne Kirschner et al, Catégoriser les robots en fonction de leur aptitude en performance dans l'arbre des robots, Nature Machine Intelligence (2025). DOI: 10.1038/s42256-025-00995-y.
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